基于BP神经网络的导水裂隙带高度预测

发布时间：2018-03-30 09:20

  本文选题：BP神经网络　切入点：导水裂隙带高度　出处：《采矿与安全工程学报》2015年06期

【摘要】：为准确预测工作面导水裂隙带发育高度,在总结顶板导水裂隙带高度预测方法和理论的基础上,结合大量实际资料,分析归纳出采深、煤层倾角、煤层厚度、煤层硬度、岩层结构、顶板岩石单轴抗压强度、开采厚度和采空区斜长是影响导水裂隙带高度的主要因素。根据全国典型案例,建立了基于BP神经网络的导水裂隙带高度预测模型,确定了BP神经网络所需的输入样本和测试样本,运用Matlab软件对网络进行了训练,得到了优化的网络模型,并利用建立的模型预测了焦作煤田赵固一矿11011工作面导水裂隙带高度。通过与实测结果对比,证明基于BP神经网络建立的导水裂隙带高度预测模型的计算结果比规程提供的公式计算的结果更接近实际。
[Abstract]:In order to accurately predict the development height of water diversion fissure zone in working face, on the basis of summing up the prediction method and theory of roof water diversion fracture zone height, combining with a large number of practical data, the author analyzes and concludes the mining depth, coal seam inclination angle, coal seam thickness, coal seam hardness, and so on. The rock structure, the uniaxial compressive strength of roof rock, the mining thickness and the inclined length of goaf are the main factors affecting the height of the water-conducting fracture zone. According to the typical cases in China, the prediction model of the height of the water-conducting fissure zone based on BP neural network is established. The input samples and test samples of BP neural network are determined, and the optimized network model is obtained by using Matlab software to train the network. By using the established model, the height of the water diversion crack zone in the 11011 face of Zhaogu No. 1 Coal Mine in Jiaozuo Coal Field is predicted. It is proved that the calculated results of the model based on BP neural network for predicting the height of the water-conducting fracture zone are closer to the actual results than those calculated by the formula provided by the rules.
【作者单位】： 河南理工大学能源科学与工程学院;中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973)项目(2013CB227903) 国家自然科学基金项目(51374093,51104058) 教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目(20114116120005)
【分类号】：TD74;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1685298